早期的考勤通常就是用筆在記錄簿上簽個(gè)名字，由于代替的現(xiàn)象時(shí)有出現(xiàn)，通常使用生物識(shí)別、門禁刷1卡來做考勤。有些公司有公司獨(dú)立的ERP辦公系統(tǒng)，也有考勤管理制度。比指紋考勤機(jī)更方便，更嚴(yán)格。

點(diǎn)點(diǎn)時(shí)光（武漢）科技有限公司是校園移動(dòng)考勤信息化的，公司所推出的下一代校園移動(dòng)考勤產(chǎn)品—簽到莢，結(jié)合人臉檢測(cè)、人臉、人臉識(shí)別、檢測(cè)、GPS定位、WIFI定位、定位、錨點(diǎn)定位、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)等先進(jìn)技術(shù)，可有效防止考勤時(shí)困擾用戶的“代簽到”、“不到考勤點(diǎn)簽到”、“需排隊(duì)簽到”等問題。具體操作步驟：（1）、打開APP，在首頁點(diǎn)擊“點(diǎn)名”按鈕，即可進(jìn)入該功能主頁。歡迎來電咨詢！

人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別算法分類基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）。人臉識(shí)別技術(shù)無疑是的選擇，采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。

點(diǎn)點(diǎn)時(shí)光（武漢）科技有限公司是校園移動(dòng)考勤信息化的，公司所推出的下一代校園移動(dòng)考勤產(chǎn)品—簽到莢，結(jié)合人臉檢測(cè)、人臉、人臉識(shí)別、檢測(cè)、GPS定位、WIFI定位、定位、錨點(diǎn)定位、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)等先進(jìn)技術(shù)，可有效防止考勤時(shí)困擾用戶的“代簽到”、“不到考勤點(diǎn)簽到”、“需排隊(duì)簽到”等問題。“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的應(yīng)用，其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。歡迎來電咨詢！

人臉識(shí)別考勤機(jī)主要用于對(duì)公司員工的出勤統(tǒng)計(jì),員工簽到時(shí)需要通過攝像頭采集到員工面部照片,再通過人臉識(shí)別算法從采集到的照片中取得特征值并與數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存入的員工人臉照片的特征值進(jìn)行分析比較,識(shí)別成功后報(bào)出員工的姓名,則考勤成功。

1.采用人臉關(guān)鍵區(qū)域定位的方法，其準(zhǔn)確度高，安全性好。

2. 一般采用專用雙攝像頭，屬于準(zhǔn)三維人臉識(shí)別技術(shù)，識(shí)別性能大大超過二維人臉識(shí)別，算法復(fù)雜度遠(yuǎn)低于三維人臉識(shí)別。

3.識(shí)別性能不受環(huán)境光線的影響，可靠性好。

4.可通過U盤上傳用戶姓名列表，門禁考勤記錄以及照片。

5.可通過TCP/IP網(wǎng)絡(luò)設(shè)置設(shè)備狀態(tài)，以及上傳信息；網(wǎng)絡(luò)通訊數(shù)據(jù)加密。

6.自然性，識(shí)別方式和人類進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。

7. 完全非接觸，可避免細(xì)菌，更加健康衛(wèi)生。

8.語音提示，真人發(fā)聲提示面像是否驗(yàn)證成功。

9.可獨(dú)立使用，無需連接電腦，即可完成人員登記、人臉考勤、存儲(chǔ)記錄等功能。

面部識(shí)別考勤機(jī) 在人臉識(shí)別中，由一組特征臉基圖象張成一個(gè)特征臉子空間，任何一幅人臉圖象（減去平均人臉后）都可投影到該子空間，得到一個(gè)權(quán)值向量。計(jì)算此向量和訓(xùn)練集中每個(gè)人的權(quán)值向量之間的歐式距離，取距離所對(duì)應(yīng)的人臉圖像的身份作為測(cè)試人臉圖像的身份。人臉本質(zhì)上是 3D 空間中的一個(gè)表面，所以原則上用 3D 模型能更好地表征人臉，特別是處理人臉的各種變化，如姿勢(shì)、光照等。面部識(shí)別考勤機(jī)在人臉識(shí)別中，由一組特征臉基圖象張成一個(gè)特征臉子空間，任何一幅人臉圖象（減去平均人臉后）都可投影到該子空間，得到一個(gè)權(quán)值向量。 Blanz 等人提出了一種基于 3D 形態(tài)模型的方法，該方法將形狀和紋理用模型參數(shù)編碼，同時(shí)提出了一個(gè)能從單張人臉圖像還原模型參數(shù)的算法。形狀和紋理參數(shù)可用來進(jìn)行人臉的識(shí)別。為了處理由于這些參數(shù)導(dǎo)致的圖像之間差異的極端情形，通常是預(yù)先產(chǎn)生一個(gè)通用的模型。而進(jìn)行圖像分析時(shí)，給定一張新的圖像，一般的做法是用通用模型去擬合新的圖像，從而根據(jù)模型來參數(shù)化新的圖像。